Vòng nén kết cấu thần kinh thân thiện với Vram gần với thực tế hơn

Kiến trúc Blackwell của Nvidia hỗ trợ nhiều tính năng render bằng AI, trong đó nổi bật là nén kết cấu thông minh (NTC). Khi các nhà phát triển hướng tới trải nghiệm trò chơi thực tế hơn, kích thước kết cấu ngày càng lớn, gây áp lực lên tài nguyên phần cứng hạn chế như VRAM. Một người đam mê đã trình diễn công nghệ nén kết cấu trên cả hệ thống thử nghiệm của Nvidia và Intel, cho thấy sự cải thiện lớn về nén, cho phép các nhà phát triển làm nhiều hơn với ít VRAM hơn hoặc tăng cường tính năng trong cùng một dung lượng bộ nhớ GPU.

NTC hứa hẹn sẽ giảm đáng kể kích thước kết cấu trên đĩa và trong bộ nhớ, đồng thời cải thiện chất lượng hình ảnh của các cảnh được render so với các kỹ thuật nén kết cấu dựa trên khối đang được sử dụng rộng rãi hiện nay. Nó cho phép các nhà phát triển sử dụng một mạng nơ-ron nhỏ được tối ưu cho từng vật liệu trong cảnh để giải nén các kết cấu đó. Để hỗ trợ các tính năng rendering bằng nơ-ron như vậy, Nvidia, Microsoft và các nhà cung cấp khác đã hợp tác phát triển một tính năng DirectX gọi là Cooperative Vectors, cho phép các nhà phát triển truy cập chi tiết vào các động cơ tăng tốc ma trận trong các GPU hiện đại của Nvidia, Intel và AMD.

Nvidia gọi chúng là Tensor Cores, Intel gọi là XMX engines, và AMD gọi là AI Accelerators. Nvidia RTX 5090 dường như xử lý giải nén GPU DirectStorage tốt hơn RTX 4090. Các video AI giờ có thể được tạo ra với GPU gaming chỉ cần 6GB VRAM. Trong tuần qua, có tin về hội nghị GTC 2025 của Nvidia, các ổ HDD NVMe mới và SSD làm mát bằng nước, cùng việc tái cấu trúc của Intel. NTC chưa xuất hiện trong game nào nhưng các yếu tố đang dần hoàn thiện.

Một video mới từ YouTuber Compusemble cho thấy tương lai với công nghệ NTC có thể rất hứa hẹn. Compusemble giới thiệu hai ví dụ thực tế về NTC, một từ Intel và một từ Nvidia. Trong demo của Intel, một con T-Rex đang đi bộ với các kết cấu được giải nén qua NTC, cho hình ảnh sắc nét và rõ ràng hơn so với phương pháp nén khối hiện tại.

Kết quả từ NTC gần gũi hơn với kết cấu gốc, không nén. Trên hệ thống Compusembles với RTX 5090, thời gian trung bình cần thiết tăng từ 0.045ms lên 0.111ms ở độ phân giải 4K, tức là tăng 2.5 lần. Tuy nhiên, đây chỉ là một phần nhỏ trong tổng thời gian khung hình. Đáng chú ý, NTC không có Cooperative Vectors yêu cầu tới 5.7 ms thời gian xử lý, cho thấy rằng Cooperative Vectors và các bộ xử lý ma trận là cần thiết để kỹ thuật này có thể áp dụng thực tế.

Demo của Nvidia cho thấy lợi ích của NTC trong việc sử dụng VRAM. Texture của mũ bay trong demo này chiếm 272 MB khi không nén, giảm xuống còn 98 MB với nén khối, nhưng NTC giảm mạnh xuống còn 11.37 MB. Mặc dù có một chi phí tính toán nhỏ khi bật NTC, nhưng sự đánh đổi này là rất đáng giá để sử dụng tài nguyên cố định hiệu quả hơn.

Những bản demo này cho thấy nén kết cấu bằng mạng nơ-ron có thể mang lại lợi ích lớn cho cả nhà phát triển và game thủ, như giảm áp lực VRAM cho một cảnh hoặc tăng độ phức tạp hình ảnh trong một lượng tài nguyên nhất định. Chúng tôi hy vọng các nhà phát triển sớm áp dụng kỹ thuật này.

Nguồn: www.tomshardware.com/pc-components/gpus/vram-friendly-neural-texture-compression-inches-closer-to-reality-enthusiast-shows-massive-compression-benefits-with-nvidia-and-intel-demos